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構成輿論的三要素包括:輿論的主體———公眾;輿論的表達形式———意見;輿論的客體———問題。①大數據時代的到來，為輿論三要素的挖掘提供了新的方法。

一、對輿論的主體———公眾的挖掘

作為輿論主體的公眾，其特性之一就在于它具有問題相關性，即輿論問題相關所及的那些社會成員。②在大數據的環境下，通過關聯不同領域數據，交叉復現輿論主體的多維度信息，可以幫助我們發現具有問題相關性的輿論主體。同時，作為輿論主體的公眾不是一個個孤立的存在，它是一定數量上的社會成員的集合體。③因此，在實現對輿論主體的個體身份素描的基礎上，通過社會網絡分析，可以幫助我們了解和分析輿論的主體是怎樣由輿論問題所及的那些社會成員擴散到更大的范圍，從而在整體上把握輿論主體之間的互動與共振。首先，通過關聯不同領域的數據，實現對輿論主體的身份素描。大數據不是指擁有大量的數據，而是指數據的全面性。大數據通過多維地對信息的交叉復現形成對真相的判斷，通過大量的信息冗余去矯正信息，從而提高準確性。通過利用多樣化的數據，將不同領域數據關聯起來，對輿論主體進行人格特質、行為特征和社會人口統計學特征研究，可以形象地刻畫出輿論主體———公眾的身份素描。同時，可以分析出不同的輿情熱點在什么地域、什么社會群體中進行傳播，這對于更有針對性地進行輿論引導意義重大。其次，通過社會網絡分析，刻畫輿論主體之間的關系。在一個社會網絡結構中，“節點”代表一個人，線段代表人與人之間的聯系，箭頭的指向代表信息流動的方向。社會網絡分析包含多種元素，在這里我們著重介紹與刻畫輿論主體關系相關的中心性分析和小團體分析。中心性包括程度中心性和中介性。程度中心性最常用來衡量誰是這個團體中最主要的中心人物。④具體到輿論主體而言，如果一個人可以將信息發送給其他更多的人，那么他在網絡中就擁有較大的話語權。中介性常用來衡量一個人作為媒介者的能力，如果一個人處于連接其他兩個節點的路徑上，則認為他具有控制其他兩個行動者之間交往的能力。小團體，顧名思義，就是團體中的一小群人關系特別緊密，以至于結合成一個次級團體。在一個輿論事件中，可以根據輿論主體之間的互動，發現相互關注度高的小團體。當前，已經有一些成熟的軟件可以進行社會網絡分析，如UCINET、Pajek、NetMiner、STRUCTURE、MultiNet、StOCNET等。

二、對輿論的存在形式———意見的挖掘

輿論是以意見的形式存在的，但是作為輿論表現形式的意見與其他意見相比，又具有自身的特性。意見的特性之一是指其集合性。意見既是社會成員所表達出來的多種意見的集合，同時也是認知、情感和意志行為三種成分的集合;意見的特性之二是指其表層性。它是一種公開表達出來的意見，且居于社會心理的最表層。正因為意見具有上述兩種特性，才使得我們對輿論內容的挖掘和對輿論情感的分析成為可能。首先，想要實現對網絡輿論的分析，首要前提就是實現對輿論信息的采集，目前主要是利用網絡爬蟲技術來實現。大量使用爬蟲技術對于輿情主題挖掘具有重要作用，我們可以通過網絡爬蟲技術爬取海量的輿情信息，進而對大量文本內容進行總結、分類、聚類、關聯分析，并在此基礎上實現對輿情主題的挖掘。⑤其次，在通過爬蟲技術爬取到大量輿情信息的基礎上，我們可以通過文本處理技術對輿情信息進行內容的提取。通過網絡爬蟲技術爬取到的網頁中的數據非常復雜，大多以無結構與非半結構化結合的方式摻雜在一起。所以，為了把爬取到的內容以結構化的形式存儲以便進行分析，我們需要運用文本處理技術對其進行處理。對輿論內容進行提取運用到的文本處理技術主要包括:文本提取、文本去重、以及中文分詞。通過上述兩個步驟，可以使我們獲取結構化的網絡輿論內容。而獲取輿論內容的目的是為了進行更深層次的情感分析。情感是輿論的重要部分，對輿論情感傾向性的挖掘是輿論信息搜集與分析的關鍵。網絡輿論傾向性分析是指通過數據挖掘技術，自動將網絡輿論所包含的褒貶因素挖掘出來，明確輿論主體的真正意圖和傾向性。網絡輿情傾向性分析目前主要有以下兩種分析方法:基于傳統的機器學習的網絡輿論傾向性分析方法與基于統計情感詞傾向性值的網絡輿論傾向性分析方法。

三、對輿論的客體———問題的挖掘

從輿論表達的不同公開程度的角度，可以將輿論分為顯輿論與潛輿論。⑥首先，針對顯性問題的挖掘，可以通過目前的一些網絡輿情監測平臺實現。當下互聯網已經成為民眾表達利益訴求的重要通道，社會上也涌現出了一大批依托互聯網平臺的輿情監測機構。目前國內的網絡輿情監測服務機構大致可以分為四類:第一類是由軟件公司和傳統的市場調查公司聯合成立的輿情監測軟件公司;第二類是依托人民網、新華網等主流媒體建立的輿情監測平臺，即媒體類的輿情監測;第三類是由高校或學術機構創辦的輿情研究所;第四類是由輿情監測軟件機構和高校新聞與傳播研究所合作成立的輿情實驗室。⑦以上這些網絡輿情的監測機構都有一套較為完整的網絡輿情監測理論體系，并能夠進行專業的統計和分析，最終形成輿情分析研究報告，對于顯性問題的挖掘與監測卓有成效。其次，針對隱性問題的挖掘，可以通過分析網絡日志數據實現。當前搜索引擎已經成為人們檢索信息的主要途徑。當網民對某社會事件感興趣時，第一反應可能就是通過搜索引擎檢索相關信息。因此，網民的檢索詞在很大程度上反映了當下社會關注的焦點，網民點擊的檢索結果很大程度上會影響網民的意見和態度。搜索引擎后臺的日志記錄了網民的檢索詞和所查看的網頁地址。通過對檢索詞的詞頻進行統計，可以描述某個社會事件引發的社會關注的產生和變化過程，從而反映出網絡輿情的狀況，并對未來發展趨勢進行推測。通過對網民所點擊的搜索結果的網頁地址的分析，可以發現影響網絡輿情產生和變化的源頭，從而有助于進行網絡輿論引導。⑧

四、結語

一定程度上說，從輿論三要素來進行大數據視角下的挖掘與分析，更多著眼于理論層面的方法運用。但在實際操作中，大數據視角下的網絡輿論挖掘與分析存在著許多具體問題，比如網絡輿論的代表性問題，大數據挖掘過程中數據的可獲取性與安全性問題，輿情監測行業存在的不規范行為等問題。首先，應該認識到，網絡輿論與現實輿論存在著區別。第一，就網絡參與的可能性來說，網民與現實公眾尚未重合;⑨第二，僅從網民內部構成來看，愿意表達的人和沉默的大眾之間是有差異的。網絡“大眾意見”甚至都無法代表全體網民;⑩第三，從輿論主體來看，網絡輿論中仍然存在很多不真實和非理性的意見表達。其次，大數據挖掘過程中存在著兩方面的問題。一方面是數據的可獲取性。要想通過大數據來分析網絡輿論，可獲取的數據量是關鍵。目前的大數據，無論是公共數據還是商業數據，基本都還掌握在政府與幾個互聯網巨頭手中，開放程度較低。另一方面是數據的安全性。在獲取數據后，如何合法合理地利用數據，而不侵犯與暴露個人的隱私至關重要。再次，網絡輿情監測行業目前也較為混亂。主要體現在:第一，輿情服務機構的預警與危機應對能力較低。國內的輿情監測機構，大都提供的是危機發生后的滅火工作;第二，輿情監測行業規范尚未建立。目前一些網絡監測機構只強調對政府和企業的服務，對網民的輿論則采取“堵”的解決策略;第三，輿情監測行業重視對口碑的維護，而忽視對民意的研究。這些都不是正確的應對方法，政府應該建立一套網絡輿情分析、研判和處置的科學體系，對暴露的問題要及時查證，對民眾的正當訴求要盡快解決，對傳聞要予以及時調查回應。只有這樣，這條溝通政府和民眾的網絡渠道才能真正暢通。隨著網絡技術的進步，除了提升輿情產品和服務的質量之外，積極地向專業化智庫轉型也是大勢所趨。同時，它的功能還可以進一步拓展為基于互聯網信息的民意調查和政治傳播、市場調查和市場營銷、重大建設項目和施政的民意評估、社會各階層利益訴求和博弈的平衡調適等。

作者：韓運榮 白巖冰 單位：中國傳媒大學新聞傳播學部新聞學院 中國傳媒大學新聞傳播學部新聞學院